摘要
本发明公开了一种多源异构数据融合的通信系统及方法,涉及大数据处理技术领域,该系统运行时,通过整合多种异构数据源,实时采集并预处理数据,有效解决了传统单一数据源监控方式的局限性。通过数据融合与特征提取模块,该系统能够全面捕捉设备的多维度状态特征,获取特征数据集合Fset(t),从而为后续的异常检测和预测提供准确的数据支持。在异常检测模型和预测模型的共同作用下,系统能够及时发现潜在故障并提前发出预警,同时生成自适应调控策略,以防止异常的进一步恶化。此外,通过反馈与自适应优化模块,提高故障预测的准确性和调控策略的有效性,降低了维护成本,显著提高效率和安全性。
技术关键词
多源异构数据融合
通信系统
调控策略
振动噪声
特征提取模块
构建预测模型
功耗
噪声频谱
特征提取单元
数据采集单元
设备电磁干扰
频率
电磁干扰数据
因子
大数据处理技术
支持向量机算法
滑动平均滤波
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多尺度特征
编码特征
空间权重矩阵
语义注意力
特征提取模块
外观缺陷检测方法
深度学习模型
特征提取模块
分类阈值
六轴机械臂
路网匹配方法
注意力机制
维特比算法
路段
剪枝策略